Máster en Inteligencia Artificial

Explora técnicas y algoritmos avanzados de deep learning, con aplicaciones prácticas centradas en la implementación de modelos utilizando TensorFlow y PyTorch.

Profundiza en el aprendizaje no supervisado mediante reducción de dimensionalidad con PCA y TSNE, generación de componentes, detección de anomalías, reglas de asociación, clusterización avanzada y su aplicación práctica en estrategias de inversión en bolsa.

Desde filtros básicos hasta el reconocimiento de patrones complejos con redes neuronales convolucionales. Descubre cómo la visión artificial está revolucionando industrias.

Comprende los fundamentos y soluciones avanzadas para el procesamiento del lenguaje natural. Dominarás el uso de herramientas clásicas como Regex y Fuzzyness, escalando hacia la clasificación multi-etiqueta de texto, técnicas de aprendizaje no supervisado como Topic Modelling, y la representación vectorial mediante Word-embeddings. Se profundizará en el Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) y en la implementación de arquitecturas tipo Transformers hasta la presentación del proyecto final.

Explora la frontera de la optimización con técnicas de hiperparametrización, algoritmos genéticos, Ensemble methods, Incremental learning, y el desarrollo de redes neuronales desde cero (NN from scratch) integrando el estado del arte (State of the art).

Domina la vertiente técnica del desarrollo con Inteligencia Artificial como un AI Engineer profesional. Aprende a conectar con proveedores de IA generativa líderes del mercado mediante el uso avanzado de sus APIs. Diseñarás e implementarás arquitecturas de recuperación de información RAG (Retrieval-Augmented Generation) y dominarás el estándar Model Context Protocol (MCP) para la conexión de datos. Te especializarás en la creación de agentes autónomos, arquitecturas multiagénticas y experimentarás de forma práctica con entornos modernos de Vibe coding.

Descubre cómo aprenden los sistemas de IA por prueba y error, a partir de recompensas. Aprende los conceptos fundamentales del aprendizaje por refuerzo y explora sus casos de uso prácticos en el mundo real.

Crea agentes autónomos capaces de razonar y actuar. Aprenderás a orquestar sistemas que integran modelos avanzados con herramientas y memoria, permitiendo que la IA tome decisiones y ejecute tareas complejas en entornos dinámicos de forma independiente.

Descubre cómo se construye un negocio de IA, desde los modelos de negocio hasta el ciclo de vida de una startup. Aprende a diseñar productos de IA generativa y lleva tus ideas al mercado con dinámicas prácticas.

Descubre los principios de la IA responsable y el marco regulatorio que la rige, incluyendo el AI Act y el RGPD. Aprende a moverte por el panorama de actores del sector y analiza un caso de éxito real.

Desarrollo de un proyecto final para poner en práctica con un caso real los conocimientos adquiridos en las asignaturas del apartado de Deep Learning